Sistem Pakar Metode Inferensi 1. Kelas A & B Jonh Fredrik Ulysses, ST

Sistem Pakar

Metode Inferensi 1

Kelas A & B Jonh Fredrik Ulysses, ST [email protected]

STMIK PALANGKARAYA - JFU - 2012

Pengantar  Bab ini akan mendiskusikan berbagai macam metode

penalaran atau inferensi.  Topik ini merupakan topik yang penting dalam sistem pakar karena penalaran merupakan teknik umum dalam sistem pakar untuk menyelesaikan masalah.  Sistem pakar secara umum digunakan bila suatu algoritma tidak cukup atau tidak ada algoritma yang ada solusinya dan hanya penalaran yang memungkinkan untuk solusi tersebut.


Definisi Inferensi  Inferensi adalah : Proses yang digunakan dalam Sistem Pakar untuk

menghasilkan informasi baru dari informasi yang telah diketahui  Dalam sistem pakar proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut Inference Engine (Mesin inferensi)  Ketika representasi pengetahuan (RP) pada bagian knowledge base telah lengkap, atau paling tidak telah berada pada level yang cukup akurat, maka RP tersebut telah siap digunakan.  Inference engine merupakan modul yang berisi program tentang bagaimana mengendalikan proses reasoning.


Deductive Reasoning  Kita menggunakan reasoning deduktif untuk mendeduksi informasi

baru dari hubungan logika pada informasi yang telah diketahui.  Contoh:

 Implikasi : Saya akan basah kuyup jika berdiri ditengah-tengah hujan

deras  Aksioma : Saya berdiri ditengah-tengah hujan deras  Konklusi : Saya akan basah kuyup IF A is True AND IF A IMPLIES B is True,Then B is True


Inductive Reasoning  Kita menggunakan reasoning induktif untuk mengambil kesimpulan

umum dari sejumlah fakta khusus tertentu.  Contoh:  Premis : Monyet di Kebun Binatang Ragunan makan pisang  Premis : Monyet di Kebun Raya Bogor makan pisang  Konklusi : Semua monyet makan pisang


Abductive Reasoning  Merupakan bentuk dari proses deduksi yang mengijinkan inferensi

plausible.  Plausible berarti bahwa konklusi mungkin bisa mengikuti informasi yang tersedia, tetapi juga bisa salah.  Contoh:  Implikasi : Tanah menjadi basah jika terjadi hujan  Aksioma : Tanah menjadi basah  Konklusi : Apakah terjadi hujan?

IF B is True AND A implies B is true,Then A is True?


Analogical Reasoning  Kita mengunakan pemodelan analogi untuk membantu kita

memahami situasi baru atau objek baru.  Kita menggambar analogi antara 2 objek/situasi, kemudian melihat persamaan dan perbedaan untuk memandu proses reasoning.


Common Sense Reasoning  Melalui pengalaman, manusia belajar untk memecahkan

masalahnya secara efisien.  Dengan menggunakan common sense untuk secara cepat memperoleh suatu solusi.  Dalam sistem pakar, dapat dikategorikan sebagai Heuristic.  Proses heuristic search atau best first search digunakan pada aplikasi yang membutuhkan solusi yang cepat


Tree (Pohon) dan Graph  Suatu tree (pohon) adalah suatu hierarki struktur yang terdiri

dari node (simpul) yang menyimpan informasi atau pengetahuan dan cabang yang menghubungkan node.  Cabang disebut juga link atau edge dan node disebut juga vertek.  Tree merupakan kasus yang khusus dari matematika yang disebut dengan graph.  Istilah jaringan atau jaringan sederhana sering digunakan sebagai istilah sinonim dari graph bila menggambarkan suatu contoh khusus dari graph seperti jaringan telepon. STMIK PALANGKARAYA - JFU - 2012

Binary Tree Cabang

Akar Node Level 1

Level 2

Node

Level 3

Daun STMIK PALANGKARAYA - JFU - 2012

Level 4

 Aplikasi dari tree adalah pembuat keputusan dan disebut

dengan decision tree (pohon keputusan) atau disebut decision lattice (kisi-kisi keputusan).  Contoh decision tree misalnya untuk klasifikasi hewan. Node berisi pertanyaan, cabangnya berisi jawaban ya atau tidak untuk menjawab pertanyaan dan daunnya berisi perkiraan jawaban hewan apa.


Apakah dia terlalu besar ?

Ya

Tidak Apakah dia mencicit?

Tidak Tupai

Apakah dia mempunyai leher yang panjang ?

Ya

Tidak

Tikus

Ya

Jerapah

Apakah dia mempunyai belalai ? Tidak

Ya

Apakah dia suka berada dalam air ? Tidak Badak


Ya Kuda Nil

Gajah

 Decision tree tersebut dapat diterjemahkan ke dalam aturan

berikut:

 JIKA pertanyaan = “Apakah dia besar sekali?”

DAN jawaban = “Tidak” MAKA pertanyaan = “Apakah dia mencicit?”  JIKA pertanyaan = “Apakah dia besar sekali?” DAN jawaban = “Ya” MAKA pertanyaan = “Apakah dia mempunyai leher yang panjang?”  Dan seterusnya. Node daun akan

membangkitkan/memberikan jawaban sebagai respons dari pertanyaan.


Pohon AND-OR dan Tujuan  Banyak tipe sistem pakar menggunakan runut balik

(backward chaining / akan di jelaskan pada materi berikutnya) untuk mendapatkan solusi dari permasalahan.  Salah satu tipe dari tree yang digunakan dalam masalah representasi runut balik ini adalah AND-OR tree.


 Contoh sederhana mendapat gelar sarjana, dengan

keterangan sebagai berikut :

 Anda dapat mendaftar sendiri di universitas dengan datang

sendiri atau melalui bagian korespondensi. Dengan bagian korespondensi dapat dilakukan dalam bentuk surat menyurat atau secara elektronik menggunakan komputer dan modem.  Untuk memenuhi persyaratan tingkat ada tiga bagian yang harus diselesaikan, yaitu:  Melamar untuk mendapat hak masuk  Mengambil matakuliah  Mengajukan untuk mendapat gelar sarjana

 Untuk mengambil matakuliah dengan mendaftar matakuliah

kemudian mengikuti langsung matakuliah


Mendap at gelar sarjana

Surat

Kompt er dan mode m

Sendiri /datang langsun g

Syarat2 yg dipenuh i

Melamar u/ mdapat hak masuk

Mendaft ar matakul- JFU - 2012 STMIK PALANGKARAYA ia

Menga mbil matakul iah

Pengajuan mdapat gelar sarjana

Langsun g ikut matakul iah

Penalaran Deduktif dan Silogisme  Jika untuk memperoleh inferensi tertentu dengan

menggunakan premis umum (kebenaran umum dianggap benar), maka proses ini disebut penalaran deduktif.  Penalaran ini merupakan salah satu metode yang sering digunakan sejak dahulu untuk menentukan kevalidan (keabsahan/kebenaran) dari suatu argumen.  Suatu logika argumen adalah kumpulan dari pernyataanpernyataan yang telah dinyatakan untuk dibenarkan sebagai dasar dari rantai penalaran (chain of reasoning)  Salah satu jenis logika argumen adalah silogisme STMIK PALANGKARAYA - JFU - 2012

 Contoh silogisme adalah:  Premis : Siapapun yang dapat membuat program adalah pintar  Premis : Arief dapat membuat program  Konklusi : Oleh karenanya Arief adalah pintar

 Dalam suatu argumen premis digunakan suatu fakta yang

mendukung konklusi. Premis-premis ini disebut juga antecedent dan konklusi/kesimpulan disebut consequent.  Karakteristik yang penting dari penalaran deduktif ini adalah bahwa kebenaran konklusi harus mengikuti kebenaran premis-premisnya. STMIK PALANGKARAYA - JFU - 2012

 Contoh lainnya :  Premis : Semua M adalah P  Premis : Semua S adalah M  Konklusi : Semua ?? Adalah ??


 Pola dari categorial statement Gambar 1

Gambar 2

Gambar 3

Gambar 4

Premis Mayor MP

PM

MP

PM

Premis Minor

SM

MS

MS

SM




Sistem Pakar Metode Inferensi 1. Kelas A & B Jonh Fredrik Ulysses, ST

Recommend Documents